人工智能（AI）在乳腺癌检测中的应用显著提高了放射科医生的诊断准确性，尤其是在阅读乳腺X光片时，能够帮助医生将更多注意力集中在可疑区域。这一研究成果发表在北美放射学会（Radiological Society of North America, RSNA）旗下的《放射学》（Radiology）期刊上。
此前的研究表明，AI辅助决策系统可以在不增加阅片时间的情况下，提高放射科医生对癌症检测的敏感性。然而，AI对放射科医生视觉搜索模式的影响尚未得到充分探索。
为了深入了解这一问题，研究人员使用了一种眼动追踪系统，比较了放射科医生在有无AI辅助的情况下阅读乳腺X光片的表现和视觉搜索模式。该系统包括一个放置在屏幕前的小型摄像头设备，配备两个红外光源和一个中央摄像头。红外光源照射放射科医生的眼睛，摄像头捕捉反射光线，从而计算出医生眼睛在屏幕上的精确坐标。
“通过分析这些数据，我们可以确定放射科医生在乳腺X光片上关注哪些部分以及关注的时间长短，这为他们的阅片模式提供了宝贵的见解。”荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心（Radboud University Medical Center）医学影像系的硕士研究员、本研究的共同第一作者Jessie J. J. Gommers表示。
在这项研究中，12名放射科医生阅读了来自150名女性的乳腺X光检查结果，其中75人患有乳腺癌，另外75人未患乳腺癌。
研究结果显示，在AI辅助下，放射科医生的乳腺癌检测准确性显著高于单独阅片的情况。此外，平均敏感性、特异性和阅片时间均未发现明显差异。
“结果令人鼓舞，”Gommers说道。“借助AI提供的信息，放射科医生的表现显著提升。”
眼动追踪数据显示，当AI辅助可用时，放射科医生会花费更多时间检查含有实际病变的区域。
“放射科医生似乎根据AI的可疑程度调整了他们的阅片行为：当AI给出低分时，可能会让医生感到放心，从而更快地浏览明显正常的情况；而高分则促使医生进行第二次更仔细的检查，特别是在更具挑战性或细微的病例中。”Gommers解释道。
Gommers指出，AI标记的区域起到了视觉提示的作用，引导放射科医生关注可能的可疑区域。她补充道：“本质上，AI就像一双额外的眼睛，为放射科医生提供更多信息，从而提升了诊断的准确性和效率。”
“总体而言，AI不仅帮助放射科医生聚焦于正确的病例，还引导他们关注这些病例中最相关的区域，这表明AI在提高乳腺癌筛查性能和效率方面具有重要意义。”Gommers总结道。
不过，Gommers也提醒，过度依赖错误的AI建议可能导致漏诊或不必要的进一步影像检查。然而，多项研究表明，AI在乳腺X光片解读方面的表现可以媲美放射科医生，这意味着错误AI信息的风险相对较低。
为了降低错误风险，Gommers强调，AI需要具备高度准确性，同时使用AI的放射科医生也应对自己的决定负责。
“教育放射科医生如何批判性地解读AI信息是关键。”她说道。
目前，研究人员正在进行更多的读者研究，以探讨何时应提供AI信息，例如是在打开病例时立即显示还是按需提供。此外，研究人员还在开发方法预测AI对其决策的不确定性。
“这将使我们能够更选择性地使用AI支持，仅在它可能带来有意义的好处时才应用。”Gommers表示。
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